アンドリーセンの元ヘルスケア責任者、少数集中投資の新ファンドVZVCを解説

経歴と転身

Vijay Pande氏は、スタンフォード大学の化学教授として分散コンピューティングによるタンパク質研究「Folding@home」を手がけた人物だ。その後、a16zに参画し、医療・ライフサイエンス部門を約40億ドル規模に育て上げた。

その経歴を持つ同氏が昨年6月にa16zを離れ、長年の投資家であるZach Werner氏とVZVCを共同創業した。新ファンドは年間5件程度の少数集中投資を特徴とし、投資家は2人だけ、アソシエイトを置かずAIエージェントで業務を回すという異色の運営モデルを取る。

少数集中投資の哲学

Pande氏は「年間30ベットではなく、5つ程度」と述べ、従来の大型ファンドが多数の投資先を抱えるのとは対照的な戦略を強調する。投資判断の重みを「Facebookで友達追加する感覚」ではなく「もう一人子どもをもうける感覚」と表現し、慎重に長期的な関係を築く方針だ。

このモデルでは、ホットなラウンドを競争せず、起業家側から投資を依頼されることが多いという。共同創業者2人の専門性と関与の深さを強みに、創業者との信頼関係を5年、10年単位で維持することを重視している。

AI創薬の現実と生物データ

Pande氏は、生物学が「発見の科学」から「工学」へ移行していると語る。AIは創薬の標的特定や臨床試験の支援などに活用できるが、臨床試験のコストは依然として数億ドルに上り、第1相から第3相までの成功率は20%という現実を指摘する。

一方で、生物データはテキストのようにインターネットから取得できない。各社が独自のデータセットを囲い込むため、AIモデルの訓練が難しいという構造的な課題がある。同氏は、オープンソースの基盤モデルが普及すれば、この問題を緩和できる可能性があるとの見方を示した。

プレシジョンメディシンの将来

プレシジョンメディシン（個別化医療）は、従来ゲノム解析が中心だったが、Pande氏は「ゲノムは家の設計図であり、今の家は建設時と変わっている」と述べる。現在はプロテオミクスなど体の現在の状態を測る技術が進み、AIと組み合わせることでより正確な診断が可能になる。

将来的には、AIが複数の専門分野を統合した「スーパー専門医」のように機能し、個々の患者に最適な初回治療を提供できるようになると期待される。同氏はこの分野が今後大きく発展するという見通しを示した。

現時点での見方と注意点

VZVCの少数集中モデルやAIエージェントによる運営は新しい試みだが、その成否はまだ明らかではない。同氏は「AIエージェントのおかげでアソシエイトを雇う必要がなかった」と語るが、投資判断の質が人間の代替となるかは未知数だ。

また、生物データの共有不足は業界全体の課題であり、オープンソース化が進むかは今後の協調にかかっている。VZVCの投資実績や、基盤モデルのエコシステムがどう形成されるかを注視する必要がある。